社交|消息称Facebook正自主研发新的机器学习芯片( 二 )_消息称Facebook正自主研发新的机

Facebook以及亚马逊和Google等公司通常会使用ASIC而不是通用芯片来执行推理，训练机器学习模型。用于训练的芯片实际上是神经网络的老师，处理海量数据，例如数十亿张带标签的Facebook照片，以帮助神经网络学习如何识别人脸。在神经网络完成训练后，推理芯片就会将其应用至新的数据集，用于实际完成任务，例如在新照片中自动标记出一张人脸。
尽管英伟达等公司提供的通用芯片也可以执行这些任务，但专为神经网络训练和推理而开发的ASIC芯片速度更快、功耗更低、效率更高，可以显著降低数据中心的成本。不过ASIC的缺点在于，由于硬件限制无法应用至其他任务。
实际上，在开发数据中心订制芯片方面，Facebook目前还在追随其他大型科技公司的步伐。Google于2013年就开始开发数据中心芯片Tensor 。当时Google意识到，用户需求的增长要求其数据中心的处理能力提升一倍。从2015年开始，Google引入Tensor来承担搜索、街景视频、照片和翻译服务的需求。目前，Google还基于通过该项目获得的经验，为智能手机和云计算业务开发订制的芯片。
亚马逊于2018年宣布为云计算客户开发Graviton芯片。今年早些时候还有报道显示，亚马逊正在开发一款网络芯片，用于负责其网络中数据传输的交换机。这个项目可能有助于降低亚马逊对博通等供应商的依赖。去年12月，彭博社报道称，微软正在为服务器和Surface计算机设计芯片。
【社交|消息称Facebook正自主研发新的机器学习芯片】了解Facebook项目的消息人士透露，Facebook还在为个人计算设备，例如Oculus虚拟现实头显设计芯片。有报道称，Facebook已经挖来Google芯片设计团队的前负责人沙利亚尔·拉比（Shahriar Rabii），负责在增强现实和虚拟现实领域的芯片开发。今年早些时候，以色列媒体报道称，Facebook计划在以色列建设一个芯片设计中心。